基于改进混合高斯模型与阴影去除的目标检测
【摘要】 随着计算机视觉和摄像设备的日益普及，目标检测技术已经成为一个重要的研究领域;虽然提出了几种目标检测方法，但由于其适用性与局限性，并不能解决实际复杂场景中的各种挑战;针对传统混合高斯模型对动态背景、光照变化和阴影敏感等问题，提出一种混合高斯模型的改进算法，用于视频中目标检测;该方法首先通过传统混合高斯模型获取当前帧目标的粗略区域;通过将双级学习率和组合权重引入混合高斯模型，从而区分出运动区域与包含动态背景的背景区域;然后进一步利用基于颜色特性与空间连续性的方法去除阴影;最后通过形态学处理提取出准确的运动目标区域;对比实验表明，所提方法不仅能够有效去除动态背景，而且能够有效抑制阴影和光照变化的影响。
